hbase直接写hfile，hbase写数据到hdfs

HbBase可以随机写入为什么还要依赖于HDFS?

HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。

与HDFS相比两者都具有良好的容错性和扩展性，都可以 扩展到成百上千个节点。但HDFS适合批处理场景，不支持数据随机查找，不适合增量数据处理且不支持数据更新。

Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。注意：Hadoop 安装完成之后，只包含HDFS和MapReduce，并不含HBase，因此需要在Hadoop 之上继续安装HBase。

适用于流式的数据访问 HDFS适用于批量数据的处理，不适用于交互式处理。它设计的目标是通过流式的数据访问保证高吞吐量，不适合对低延迟用户响应的应用。可以选择HBase满足低延迟用户的访问需求。

首先它的数据由hdfs天然地做了数据冗余，云梯三年的稳定运行，数据100%可靠 己经证明了hdfs集群的安全性，以及服务于海量数据的能力。

相关问答

Q1: 如何程序读取Hbase中hfile文件的内容

1、在Region里面管理的Store管理的是列族，Store里面有Mem Store(内存)，Flush之后，删除内存中的数据，同时写入文件StoreFile Hfile，Hfile 其实是在DataNode里面的。 Hbase的读比写慢。 Hbase命名空间下有一张元数据表meta表和namespace表。

2、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

3、查看HFile文件，内容如下：由此可见，HFile文件就是存储HBase的KV对，其中Key的各个字段包含了的信息如下：由于hbase把cf和column都存储在HFile中，所以在设计的时候，这两个字段应该尽量短，以减少存储空间。

4、hbase的hfile中的block要小的多）这样子足以读取该block到内存中，将该block进行遍历就能获取到需要的rowkey取出数据，以为这里的block只有64k这样的遍历非常迅速。这就是为什么hfile的data block要设置的如此之小的原因。

5、封装了一层确实方便多了，但也多了很多局限性，就不能在map里写hbase吗？我他么试了一下午，约5个小时，就想在map里读hdfs写hbase，莫名其妙的各种问题，逻辑上应该没有错，跟着别人的文章做的。

Q2: HBase写数据的异常问题以及优化

1、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

2、BloomFilter的数据存在StoreFile的meta中，一旦写入无法更新，因为StoreFile是不可变的。

3、出现这种问题的原因是因为和服务器通信超时导致的。所以需要将下面两个参数的默认值进行调整。hbase.snapshot.region.timeout hbase.snapshot.master.timeoutMillis 这两个值的默认值为60000，单位是毫秒，也即1min。

4、逻辑故障中的一种常见情况就是配置错误，就是指因为网络设备的配置原因而导致的网络异常或故障。配置错误可能是路由器端口参数设定有误，或路由器路由配置错误以致于路由循环或找不到远端地址，或者是网络掩码设置错误等。

Q3: shell怎样过滤掉hbase-site.xml文件中的注释项

hbase接到命令后存下变化信息或者写入失败异常的抛出，默认情况下。执行写入时会写到两个地方：预写式日志（write-ahead log，也称hlog）和memstore，以保证数据持久化。memstore是内存里的写入缓冲区。

sed -i Ns/！--\(.*\)\/--/\1/ 输入文件其中 N 为行数，如果没有指定，则默认为所有行。

解决完成后，进入到前一步hbase的解压目录，进到conf子目录，需要修改一些配置文件后，hbase才能正常启动，如下图所示，主要是三个文件hbase-env.sh、regionservers和hbase-site.xml。

/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。

首先删除hbase和phoenixconf目录下的hbase-site.xml中关于命名空间启用的设置。其次重启hbase，进入hbaseshell。

改成： hadoop.version0.0-alpha/hadoop.version。

Q4: hbase写hlog为什么比hfile快

1、第二步，将HFile加载到HBase集群，假设这个步骤使用的账号为：u_load。

2、明显的，有Memstore Flush产生的HFile越多，集群系统就要做更多的合并操作(额外负载)。更糟糕的是：Compaction处理是跟集群上的其他请求并行进行的。

3、Bulk Load基本原理 Bulk Load处理由两个主要步骤组成：生成HFile文件 Bulk Load的第一步会执行一个Mapreduce作业，其中使用到了HFileOutputFormat输出HBase数据文件：StoreFile。

4、hbase的hfile中的block要小的多）这样子足以读取该block到内存中，将该block进行遍历就能获取到需要的rowkey取出数据，以为这里的block只有64k这样的遍历非常迅速。这就是为什么hfile的data block要设置的如此之小的原因。

5、Region 是管理一段连续的 Rowkey 的核心单元，当 Region 管理的 Rowkey 数量多时，或 HFile 文件较大时，都会影响到性能。

Q5: HBase存储架构

1、hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

2、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。

3、/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。

关于hbase直接写hfile和hbase写数据到hdfs的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。